LAPORAN SKRIPSI EKSTRAKSI CIRI PENGENALAN ...i LAPORAN SKRIPSI EKSTRAKSI CIRI PENGENALAN GENDER...

i

LAPORAN SKRIPSI

EKSTRAKSI CIRI PENGENALAN GENDER MENGGUNAKAN FITUR

GEOMETRIS CITRA WAJAH DENGAN METODE FUZZY C-MEANS

(FCM)

Oleh :

NIHAYATUS SA’ADAH

2010-51-206

SKRIPSI DIAJUKAN SEBAGAI SALAH SATU SYARAT UNTUK

MEMPEROLEH GELAR SARJANA KOMPUTER

PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA

FAKULTAS TEKNIK

UNIVERSITAS MURIA KUDUS

2014

ii

LAPORAN SKRIPSI

EKSTRAKSI CIRI PENGENALAN GENDER MENGGUNAKAN FITUR

GEOMETRIS CITRA WAJAH DENGAN METODE FUZZY C-MEANS

(FCM)

Oleh :

NIHAYATUS SA’ADAH

2010-51-206

SKRIPSI DIAJUKAN SEBAGAI SALAH SATU SYARAT UNTUK

MEMPEROLEH GELAR SARJANA KOMPUTER

PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA

FAKULTAS TEKNIK


2014

iii


PENGESAHAN STATUS SKRIPSI

JUDUL : EKSTRAKSI CIRI PENGENALAN GENDER MENGGUNAKAN

FITUR GEOMETRIS CITRA WAJAH DENGAN METODE FUZZY

C-MEANS (FCM)

SAYA : NIHAYATUS SA’ADAH

Mengijinkan Skripsi Teknik Informatika ini disimpan di perpustakaan

Program Studi Teknik Informatika Universitas Muria Kudus dengan syarat-syarat

kegunaan sebagai berikut :

1. Skripsi adalah hal milik Program Studi Teknik Informatika UMK Kudus

2. Perpustakaan Teknik Informatika UMK dibenarkan membuat salinan

untuk tujuan referensi saja

3. Perpustakaan juga dibenarkan membuat salinan Skripsi ini sebagai

bahan pertukaran antar institusi pendidikan tinggi

4. Berikan tanda V sesuai dengan kategori Skripsi

Sangat

Rahasia

(Mengandung isi tentang keselamatan /kepentingan

Negara Republik Indonesia)

Rahasia (Mengandung isi tentang kerahasiaan dari suatu

organisasi/badan tempat penelitian Skripsi ini

dikerjakan)

Biasa

Disahkan Oleh :

Alamat : Manyar, RT 04/ RW 02

Kudus, 24 Juni 2014

vvvv

iv


PERNYATAAN PENULIS



C-MEANS (FCM)

NAMA : NIHAYATUS SA’ADAH

NIM : 2010-51-206

“Saya menyatakan dan bertanggung jawab dengan sebenarnya bahwa Skripsi ini

adalah Skripsi karya saya sendiri kecuali cuplikan dan ringkasan yang masing-

masing telah saya jelaskan sumbernya. Jika pada waktu selanjutnya ada pihak lain

yang mengklaim bahwa Skripsi ini sebagai karyanya, yang disertai dengan bukti-

bukti yang cukup, maka saya bersedia dibatalkan gelar Sarjana Komputer saya

beserta segala hak dan kewajiban yang melekat pada gelar tersebut”.

v


PERSETUJUAN SKRIPSI



C-MEANS (FCM)


NIM : 2010-51-206

Skripsi ini telah diperiksa dan disetujui,

Kudus, 31 Mei 2014

vi


PENGESAHAN SKRIPSI



C-MEANS (FCM)


NIM : 2010-51-206

Sekripsi ini telah diujikan dan dipertahankan dihadapan Dewan Penguji pada

Sidang Skripsi tanggal 17 Juni 2014. Menurut pandangan kami, Skripsi ini

memadai dari segi kualitas untuk tujuan penganugerahan gelar Sarjana Komputer

(S.Kom)

Kudus, 24 Juni 2014

vii

ABTRACT

Individual has a different facial characteristic. One way that can be used

to recognize these characteristics is to use geometric features of the face. By using

the facial geometric feature, people can tell the difference between male gender

and female gender through a drawing or photograph of the face. The approach

taken in this gender face recognition method is to use a fuzzy clustering c-means

(FCM). FCM method can be used to determine the level of grouping of each

gender. Facial geometry in the analysis is the distance to the tip of the tip of the

left eye right eye outside, the distance beyond the tip of the left eye to the tip of

the nose and the distance beyond the tip of the right eye to the tip of the nose.

After going through the process of FCM, it can be concluded that in this study

obtained the best features with an accuracy of 80% and as many as 11 iterations

smallest iteration.

Keywords: Gender, Extraction, Feature, Image, face, Geometric, FCM

viii

ABSTRAK

Setiap individu memiliki karakteristik wajah yang berbeda. Salah satu cara

yang dapat dipakai untuk mengenali karakteristik tersebut adalah dengan

menggunakan fitur geometris wajah. Dengan menggunakan fitur geometris

wajah, masyarakat dapat membedakan antara gender laki-laki dan gender

perempuan melalui sebuah gambar atau foto wajah. Pendekatan yang dilakukan

dalam pengenalan wajah gender ini adalah dengan menggunakan metode

clustering berupa fuzzy c-means (FCM). Metode FCM dapat digunakan untuk

mengetahui tingkat pengelompokan dari masing-masing gender. Geometri wajah

yang di analisis adalah jarak ujung mata kiri ke ujung mata kanan luar, jarak

ujung mata kiri luar ke ujung hidung dan jarak ujung mata kanan luar ke ujung

hidung. Setelah melalui proses FCM, maka dapat disimpulkan bahwa dalam

penelitian ini diperoleh fitur terbaik dengan akurasi 80% dan iterasi terkecil

sebanyak 11 iterasi.

Kata Kunci : Gender, Ekstraks, Ciri, Citra, Wajah, Geometris, FCM

ix

KATA PENGANTAR

Puji syukur kami panjatkan ke hadirat Allah SWT karena berkat rahmat,

taufik dan hidayah-Nya. Skripsi dengan judul “EKSTRAKSI CIRI

PENGENALAN GENDER MENGGUNAKAN FITUR GEOMETRIS CITRA

WAJAH DENGAN METODE FUZZY C-MEANS (FCM) ” dapat terselesaikan

sesuai dengan rencana.

Dalam penyusunan laporan ini, penulis banyak mendapatkan bantuan dari

berbagai pihak, oleh karena itu penulis ingin mengucapkan terima kasih kepada:

1. Bapak Prof. Dr. dr. Sarjadi, Sp. PA, selaku Rektor Universitas Muria

Kudus.

2. Bapak Rochmad Winarso, ST, MT, selaku Dekan Fakultas Teknik

Universitas Muria Kudus.

3. Bapak Ahmad Jazuli, S.Kom, M.Kom, selaku Ketua Program Studi

Teknik Informatika Universitas Muria Kudus.

4. Ibu Endang Supriyati, M.Kom, selaku pembimbing Skripsi penulis.

5. Ibu Tutik Khotimah, M.Kom, selaku pembimbing Skripsi penulis.

6. Ayah, Ibu, serta seluruh keluarga tercinta yang selalu memberikan doa,

dukungan, semangat dan segalanya yang tiada henti-hentinya kepada

penulis.

7. Semua pihak yang telah membantu penyusunan skripsi ini yang tidak bisa

penulis sebutkan satu persatu.

Penulis merasa masih banyak kekurangan dalam penyusunan laporan

skripsi ini. Untuk itu, penulis mengharapkan saran dan kritik yang membangun

dari pembaca. Semoga laporan skripsi ini dapat bermanfaat, khususnya pada

bidang Teknik Informatika.

Kudus, 31 Mei 2014

x

DAFTAR ISI

Halaman

HALAMAN JUDUL ............................................................................................. i

HALAMAN SAMPUL ......................................................................................... ii

PENGESAHAN STATUS SKRIPSI ................................................................... iii

PERNYATAAN PENULIS ................................................................................. iv

PERSETUJUAN SKRIPSI .................................................................................. v

PENGESAHAN SKRIPSI ................................................................................... vi

ABSTRACT ......................................................................................................... vii

ABSTRAK ........................................................................................................... viii

KATA PENGANTAR ......................................................................................... ix

DAFTAR ISI ........................................................................................................ x

DAFTAR GAMBAR ........................................................................................... xiii

DAFTAR TABEL ................................................................................................ xv

DAFTAR LAMPIRAN ....................................................................................... xvi

BAB I PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang ..……………………………………………........ 1

1.2. Batasan Masalah ........................................................................... 2

1.3. Rumusan Masalah ........................................................................ 3

1.4. Tujuan Penelitian .......................................................................... 3

1.5. Manfaat Penelitian ........................................................................ 3

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Penelitian Terkait .......................................................................... 5

2.2 Landasan Teori .............................................................................. 6

2.2.1 Pengenalan Wajah ............................................................. 6

2.2.2 Pengenalan Pola ................................................................. 7

a. Pengertian Pengenalan Pola ......................................... 7

b. Komponen Sistem Pengenalan Pola ............................ 7

2.2.3 Citra Digital ....................................................................... 7

a. Pengertian Citra ........................................................... 7

xi

b. Pengertian Citra Digital ............................................... 8

2.2.4 Geometri Wajah ................................................................. 8

2.2.5 Ekstraksi Fitur .................................................................... 9

2.2.6 Fuzzy c-means (FCM) ....................................................... 10

2.2.7 Confusion Matrix ............................................................... 11

2.2.8 Tools yang Digunakan ....................................................... 12

a. Matlab .......................................................................... 12

b. M-File .......................................................................... 13

c. Microsoft Exel 2007 ..................................................... 13

2.3 Kerangka Pemikiran ..................................................................... 14

BAB III METODE PENELITIAN

3.1 Metode Pengumpulan Data .......................................................... 15

3.2 Metode Pengenalan Gender .......................................................... 15

1. Images .................................................................................... 15

2. Preprocessing ......................................................................... 15

3. Ekstraksi Fitur ........................................................................ 16

4. Clustering ............................................................................... 16

3.3 Evaluasi ......................................................................................... 16

BAB IV PERANCANGAN SISTEM

4.1 Akuisisi Data ................................................................................. 17

4.2 Proses Preprocessing .................................................................... 18

4.3 Proses Pengenalan Citra ................................................................ 18

4.3.1 Proses Clustering ............................................................... 19

4.2.1.1 Proses Memasukkan Kode Fitur ........................... 20

4.2.1.2 Proses Normalisasi ............................................... 21

4.2.1.3 Inisialisasi FCM .................................................... 21

4.2.1.4 Proses FCM .......................................................... 21

4.3.2 Proses Pengukuran dengan Titik Pusat .............................. 23

4.3.2.1 Proses Ambil Citra ................................................ 25

4.3.2.2 Proses Atur Ekstraksi Fitur ................................... 25

4.3.2.3 Proses Ekstraksi Fitur ........................................... 26

xii

4.4 Perancangan Aplikasi .................................................................... 27

4.4.1 Rancangan Halaman Utama .............................................. 27

4.4.2 Rancangan Halaman Profile ............................................... 28

4.4.3 Rancangan Halaman Pengenalan Gender .......................... 28

BAB V IMPLEMENTASI SISTEM

5.1 Implementasi Sistem ..................................................................... 30

5.1.1 Halaman Utama ................................................................. 30

5.1.2 Halaman Profile ................................................................. 32

5.1.3 Halaman Pengenalan Gender ............................................. 33

5.2 Analisa Pengujian Aplikasi ........................................................... 43

5.2.1 Hasil Pengujian Proses Clustering dengan FCM .............. 43

5.2.2 Hasil Pengujian Proses Pengukuran dengan Titik Pusat ... 49

BAB VI PENUTUP

6.1 Kesimpulan ................................................................................... 52

6.2 Saran .............................................................................................. 53

DAFTAR PUSTAKA .......................................................................................... 54

LAMPIRAN-LAMPIRAN

xiii

DAFTAR GAMBAR

Halaman

Gambar 2.1 Citra Geometri Wajah ................................................................... 9

Gambar 2.2 Kerangka Pemikiran ...................................................................... 14

Gambar 3.1 Metode Pengenalan Gender .......................................................... 15

Gambar 4.1 Sampel Wajah untuk Proses Clustering ........................................ 17

Gambar 4.2 Sampel Wajah untuk Proses Pengukuran dengan Titik Pusat ....... 17

Gambar 4.3 Citra Asli ....................................................................................... 18

Gambar 4.4 Citra Cropping .............................................................................. 18

Gambar 4.5 Diagram Alir Proses Clustering .................................................... 19

Gambar 4.6 Diagram Alir Proses Pengukuran dengan Titik Pusat ................... 24

Gambar 4.7 Pengukuran dengan Titik Pusat untuk Dua Cluster ...................... 26

Gambar 4.8 Rancangan Halaman Utama .......................................................... 27

Gambar 4.9 Rancangan Halaman Profile ......................................................... 28

Gambar 4.10 Rancangan Halaman Pengenalan Gender ..................................... 29

Gambar 5.1 Halaman Utama ............................................................................. 30

Gambar 5.2 Tool Menu Editor .......................................................................... 31

Gambar 5.3 Tool Inspector ............................................................................... 31

Gambar 5.4 Halaman Profile ............................................................................ 32

Gambar 5.5 Halaman Pengenalan Gender ........................................................ 34

Gambar 5.6 Tampilan Data Clustering Berdasarkan Kode Fitur...................... 35

Gambar 5.7 Tampilan Hasil Normalisasi .......................................................... 36

Gambar 5.8 Massage Box Inisialisasi FCM ...................................................... 36

Gambar 5.9 Inisialisasi FCM ............................................................................ 37

Gambar 5.10 Grafik Hasil Clustering ................................................................. 37

Gambar 5.11 Tampilan Fungsi Objektif ............................................................. 38

Gambar 5.12 Tampilan Titik Pusat ..................................................................... 39

Gambar 5.13 Tampilan Akurasi .......................................................................... 40

Gambar 5.14 Tampilan Citra yang Dipanggil ..................................................... 40

Gambar 5.15 Tampilan Pengaturan Ekstraksi Fitur ............................................ 41

xiv

Gambar 5.16 Tampilan Hasil Pengukuran .......................................................... 42

Gambar 5.17 Citra Wanita yang Diprediksi Sebagai Wanita ............................. 46

Gambar 5.18 Citra Pria yang Diprediksi Sebagai Pria........................................ 47

Gambar 5.19 Citra Pria yang Diprediksi Sebagai Wanita .................................. 47

Gambar 5.20 Grafik Clustering Fitur 23 Inisialisasi Pertama ............................ 48

Gambar 5.21 Grafik Fungsi Objektif Fitur 23 Inisialisasi Pertama .................... 48

Gambar 5.22 Hasil Pengujian Pada Citra Wanita ............................................... 50

Gambar 5.23 Hasil Pengujian Pada Citra Pria .................................................... 51

xv

DAFTAR TABEL

Halaman

Tabel 2.1 Konfusi Matriks untuk Dua Kelas ..................................................... 12

Tabel 5.1 Inisialisasi FCM ............................................................................... 43

Tabel 5.2 Hasil Pengujian Proses Clustering dengan Fuzzy c-means (FCM) . 44

Tabel 5.3 Kesimpulan Hasil Pengujian Dari Proses Clustering ...................... 45

Tabel 5.4 Konfusi Matriks untuk Fitur Terbaik ............................................... 46

Tabel 5.5 Hasil Pengujian Proses Pengukuran dengan Titik Pusat ................. 49

xvi

DAFTAR LAMPIRAN

Lampiran 1 Sample Data Mentah

Lampiran 2 Catatan Bimbingan dan Konsultasi

LAPORAN SKRIPSI EKSTRAKSI CIRI PENGENALAN ...i LAPORAN SKRIPSI EKSTRAKSI CIRI PENGENALAN GENDER...

Documents

Transcript of LAPORAN SKRIPSI EKSTRAKSI CIRI PENGENALAN ...i LAPORAN SKRIPSI EKSTRAKSI CIRI PENGENALAN GENDER...